航空飛行試驗工程大數據管理與應用思考

張朋 陳東峰 陳鵬

摘? 要：現階段大數據技術應用范圍日漸擴大，通過將其應用在航空飛行試驗工程環節，能夠從根本上提升航空飛行期間的數據處理水平，為重大事項決策提供理論參考依據。基于此，本文以大數據技術概念為切入點，提出大數據技術在航空飛行試驗過程中的應用優勢，闡述航空飛行試驗工程大數據結構，明確大數據技術，明確大數據技術在航空飛行試驗工程環節的應用要點，以供參考。

關鍵詞：大數據技術;航空飛行試驗工程;應用

前言：航空飛行試驗工程質量可直接影響到飛機運營期間的穩定性及可靠性，與大眾核心利益息息相關。相較于其他航空飛行行業而言，航空飛行試驗工程行業的專業性強，在實際航空飛行期間極易受到各類因素而影響而出現質量問題，需要在航空飛行工作開展期間引入先進的大數據技術，結合大數據分析結果及時發現并更改航空飛行環節的各類問題，使航空飛行試驗工程質量與預期目標相符。

1、大數據技術概念

大數據又被稱之為巨量數據，主要就是指使用常規軟件工具難以在短時間內完成采集、處理的巨大數據集合體。與普通數據相比，大數據具有容量大、種類多、可變性強、價值提取難度大等特征。

現有大數據也可分為結構化、半結構化與非結構化三種類型。其中，非結構化是數據主要組成部分，需要在具體應用過程中快速提取價值數據。

隨著經濟及科技技術發展速度日漸加快，社會逐漸步入信息化時代，大數據技術發展速度極快，應在各領域生產經營建設環節均得到了廣泛應用。通過將大數據技術應用在航空飛行領域，能夠進一步推動航空飛行環節智能自動化發展，增強航空飛行行業生產效益。就航空飛行試驗工程領域而言，通過開發出功能完善的大數據系統，也可以通過數據處理方式及時發現存在于航空飛行環節的不足之處，并據此制定出專項解決對策。

2、大數據技術在航空飛行試驗工程環節的應用積極作用

但由于飛機結構更為復雜，生產航空飛行期間涉及到的業務種類多，在信息系統開展數據交互工作時，會不可避免的出現矛盾問題。通過將大數據技術應用在信息系統的改造與升級環節，能夠收集航空飛行試驗工程全過程的各類信息數據，并針對此些信息分析結果控制各項生產航空飛行流程。具體來說，大數據技術在航空飛行試驗工程中的應用積極作用，主要體現在以下幾個方面：

第一，因航空設備以及不斷增多的分析數據之間具有耦合特征，因此可以通過充分發揮出人工智能大數據中的學習功能，試用航空飛行試驗工程環節的不同變化。理清航空飛行試驗工程環節中的內部邏輯關系;

第二，現有航空飛行試驗工程環節也聯合了虛擬現實技術，通過大數據系統的應用，能夠切實提升生產航空飛行人員的感知力及分析力，真正意義上實現人機交互目標，從根本上增強航空飛行試驗工程質量效率。

3、航空飛行試驗工程大數據結構

航空飛行試驗工程數據多數圍繞試驗對象，涉及試驗全過程。在航空產品全生命周期中，應包括設計、制造、試驗及保障等重要環節。其中，航空產品飛行試驗工程數據是重要內容，每個數據管理結構模型中的數據量十分龐大，數據種類較多，功能流程存在較大差異。在設計航空飛行試驗工程大數據管理結構模型中，需要從以下三方面考量：

第一，結合傳統數據庫及現代數據倉庫，優化大數據系統設計理念。原有數據庫主要用于解決業務自動化問題，開展業務聯系處理工作。數據庫解決對象主要為歷史數據內的業務數據庫分析結果、業務綜合決策能力。飛行試驗數據管理不僅應當滿足試驗數據統一管理及處理目標，還需要加強試驗數據管控力度，滿足試驗任務決策分析要求。隨航空試飛工作不斷推進，在大數據管理過程中也應該抽取及提煉歷史綜合數據，從根本上提數據的集成性、時變性及穩定性;

第二，建立數據接口標準。確保數據接口能夠滿足試飛工程數據庫設計要求。在數據接口中，還需要著重描述信息資源及數據的特征及屬性，規定數字信息組織。要求數據接口應當具數據定位、數據發現及數據評估功能。將元數據作為數據倉庫中心庫，管理、組織試飛工程數據紐帶;

第三，以試驗對象為中心，建立起一體化工程大數據管理模型。航空飛行試驗工程實施周期長、專業水平高、技術體系較為復雜。在大數據管理模型建立時，需要同時建立起產品設計數據庫、全生命周期產品數據倉庫。航空產品數據生命周期還涉及到永久性科學資料檔案的建立工作。要求各類數據需始終保持完整與可追溯狀態，通過收集及分析數據可以得出物理部件或邏輯屬性。

4、大數據技術在航空飛行試驗工程工作中的具體應用

將大數據技術應用在航空飛行試驗工程環節中，能夠從根本上提升航空飛行期間各類資源利用率，在保障生產航空飛行質量的同時控制生產周期。大數據指數可以實現海量信息的匯總，進一步提升數據利用率。

在原有航空飛行試驗工程環節的樣本數據抽樣工作開展期間，數據分析時的全面性不足，需要使用大數據技術幫助設計及航空飛行人員快速認知數據間的發展規律、數據影響范圍。

常規數據處理工作多數為數據峰值精準度的獲取，覆蓋面較小，部分價值信息容易丟失。通過應用大數據技術，可以對航空飛行試驗工程環節交織混雜的海量業務數據展開全面精準分析，使數據處理結果能夠被更好的應用在航空飛行試驗工程技術方案的優化及管理工作落實中。

相較于其他數據而言，航空飛行大數據的規模大，數據之間的關聯性較強，因此需要有針對性的構建其航空飛行試驗工程大數據系統框架，開展大數據建模、管理、整合及共享工作。在大數據系統中，數據層是系統基礎，每一大數據應當與對應的業務相互匹配。服務層主要由服務中間件集合組成，用于實現試驗數據管理及應用目標。大數據各類計算服務以及業務調度服務需要采用SOA框架，便于后續數據優化及擴充。大數據的頂層系統設計主要為用戶接口層，面向的是航空行業設計、制造、試驗以及科學研究等用戶，需要實現用戶一體化大數據應用目標。

大數據技術的應用也可以通過各類過濾條件對數據展開全面處理，幫助工作人員快速找尋到數學邏輯規律，通過剖析并驗證數據規律，直觀展現出存在于航空飛行試驗環節的各類問題。

航空飛行人員在航空飛行試驗工程過程中需要通過編制各類工藝文件，對航空飛行各環節的技術及設備操作進行指導及結束說明，設計部門需要通過推出產品模型切實優化飛機零部件生產加工流程，在此環節中涉及到的大量經驗公式與歷史數據均可被應用在設備調試及環境參數控制等方面，因此需要通過大數據技術對此些數據進行統一收集與利用。

航空飛行試驗工程中也會產生零部件加工結構化數據，如物料信息、追溯信息、加工設備信息等。由于飛機配件復雜，在實際航空飛行期間的缺陷問題難免出現，因此需要借助大數據技術，快速鎖定缺陷部位零件。

總結：總而言之，現階段大數據技術已然成為航空飛行試驗工程領域重要發展方向，通過積極研發出功能完善的大數據系統，收集并處理航空飛行試驗工程環節各項數據，能夠從根本上提升航空飛行環節的質量與效率，幫助工作人員及時發現與解決存在于航空飛行試驗工程期間的各類問題，切實增強航空飛行試驗工程質量效率，促進我國航空飛行試驗工程行業高速穩定發展。

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